Очень рекомендую посмотреть это видео :

https://youtu.be/4_xbOK4nRXg

Решение кейса - перевод бизнес задачи на язык машинного обучения, ценный навык, который нужно развивать.

Использование технических средств наружного наблюдения во многих местах встречают настороженно, особенно если упоминаются системы ИИ и распознавания лиц. Но вот в Сингапуре полагают, что именно такие системы повышают безопасность и собираются выпустить на улицы интересного робота-патрульного, который будет передавать панорамную картинку окружающей местности. Изображение будет анализироваться ИИ и при обнаружении чего-то подозрительного будет извещаться дежурный сотрудник. "The deployment of ground robots will help to augment our surveillance and enforcement resources," утверждают власти.
https://mashable.com/article/singapore-police-patrol-surveillance-robots

Когда машинное обучение добралось до перевода и там начался быстрый прогресс, все размечтались о быстром падении языковых барьеров в повседневной жизни. Но, как обычно, дьявол прятался в деталях, и только сейчас начали появляться массовые решения, которые выглядят как магия в стиле вавилонской рыбки: ты слышишь чужую речь на своем языке в реальном времени.
Коллеги из Яндекса сегодня выкатили обновление браузера и мобильного приложения, в которых эта магия работает для кино: именно не автоматические субтитры — этот костыль был давно и у многих — а голосовой перевод видео на некоторых массовых платформах. Читать что там и как под капотом, и какие тонкости превращают технологию в продукт — отдельное захватывающее удовольствие, очень рекомендую
https://habr.com/ru/company/yandex/blog/576438/

* Учебник по NLP:

https://academy.yandex.ru/posts/avtor-onlayn-uchebnika-po-nlp-o-tom-kak-i-zachem-ego-izuchat

В Инстаграм был прямой эфир о SQL:
Go смотреть запись:

https://www.instagram.com/tv/CUAsXx8oHPy/?utm_medium=copy_link

27-30 Сентября выступаю на конференциях:

❗️Москва

https://conf.python.ru/moscow/2021

❗️Екатеринбург

https://www.znanierussia.ru/events/pro-budushee-forum-o-glavnyh-dostizheniyah-sovremennosti-i-profe-56

Кому грант на 1 мл р. для обучения моделей ML.🤗

Переходите по первой ссылке.👆

Конференция Moscow Python Conf++

Первая профессиональная конференция таких масштабов, на которой я была спикером.

❗️Я открывающий конференцию спикер - 😂Одни - Вика, это большая честь, это для сильных спикеров;
😂Другие - это большая ответственность, как ты так , сразу на такую большую конфу?

А мне было просто страшно, проснулась и лёжа в кровати боролась, страх отговаривал меня лететь✈️

❗️Но знаете, все прошло идеально, организация на высоте🤩от проверки запятых в презентации, до слов поддержки и сопровождения.
😎А все это благодаря людям - профессионалам своего дела.

🥋Выступила тоже не плохо, но это действительно будет понятно позже - я очень требовательна к себе..

🥰Интересные и полезные знакомства. Такого сильного и продуктивного нетворкинга у меня не было давно.

🤗Знания, инструменты, лайфхаки и бесценный опыт, совершенных другими людьми ошибок, понимание рынка и куда двигаться дальше 📈

❗️А вам ещё предстоит это все узнать 😍 буду делиться с вами, следите 🙌

Также хочу сказать отдельное спасибо Вам❗️Директ завален словами поддержки и поздравлений, Вы все 🔥🔥🔥

От вас 🔥🔥в коментах👇

Jupyter notebook to dashboard с помощью библиотеки voila🤗

Прикольное тестирование: https://gb.ru/tests/151

Мой результат :https://gb.ru/go/AwjCdp

MLOps (Machine Learning Operations - Операции машинного обучения

По своей сути MLOps - это стандартизация и оптимизация управления жизненным циклом моделей машинного обучения.

🔁Самый простой цикл:

➡️бизнес гипотеза ➡️ сбор/предобработка данных ➡️анализ ➡️построение модели ➡️тестирование/ валидация результатов ➡️внедрение ➡️эксплуатация➡️

Когда в процессе эксплуатации возникает необходимость изменить/доработать или дообучить модель на новых данных, цикл запускается заново — 🔁модель дорабатывается, тестируется, и внедряется новая версия, т.е это бесконечно повторяемый процесс.

Также, до недавнего времени, количество моделей могло быть управляемым в небольшом масштабе. С автоматизацией решений, количество моделей становится более критичным, и, параллельно, управление рисками моделей становится более важным на высшем уровне.

Операции машинного обучения (MLOps) - это процесс, который помогает организациям и руководителям бизнеса создавать долгосрочную ценность и снижать риски, связанные с машинным обучением.

ЗАЧЕМ MLOps DATA SCIENTIST?

Дело в том, что DSы не самые лучшие программисты.🙃

Большинство специализируются на построении и оценке моделей, а не на разработке окружения и их внедрении.
❗️Но ситуация на рынке сильно изменилась! И сейчас компании хотят специалистов, которые смогут и разработать модель и развернуть ее в среде, и следить как она себя ведёт в эксплуатации.

🦾 Таких специалистов сейчас называют ML engineer, считается, что эти люди должны быть более сильны в разработке, чем классические Data Scientist. И на них то, сейчас самый большой спрос.

Поэтому учится выкатывать модели в продакшн, а в этом вам помогут книги:
⁃ Mark Treveil - Introducing MLOps;
⁃ Noah Gift - Practical MLOps;
⁃ Elton Stoneman - Learn Docker in a Month of Lunches;

❗️Смотрим карусель и сохраняем ✉️❤️

⁉️А вы занимаетесь внедрением ваших моделей? ⁉️